library (DT)
library (dplyr)
library (terra)
library (raster)
library (leaflet)
library (sf)
library (ggplot2)
library (plotly)
provincias <-
st_read(
"https://github.com/tpb728O-programaciongeoespacialr/2021ii/raw/main/datos/ign/delimitacion-territorial-administrativa/provincias.geojson",
quiet = TRUE
)
provincias <-
provincias %>%
st_transform(4326)
cuencas <-
st_read(
"https://raw.githubusercontent.com/MaureenArg/datostarea/master/cuencas.geojson",
quiet = TRUE
)
altitud <-
rast(
"/vsicurl/https://raw.githubusercontent.com/tpb728O-programaciongeoespacialr/2021ii/master/datos/worldclim/altitud.tif"
)
denu_depu <-
st_read(
"/vsicurl/https://raw.githubusercontent.com/MaureenArg/datostarea/master/denu_depu.csv",
options = c(
"X_POSSIBLE_NAMES=decimalLongitude",
"Y_POSSIBLE_NAMES=decimalLatitude"
),
quiet = TRUE
)
st_crs (denu_depu) <- 4326
denu_depu %>%
st_drop_geometry()%>%
select (TIPO_den, año, TIPO_inf, CATEGORIA_) %>%
datatable (rownames= FALSE, filter= "top", class= "hover cell-border stripe", caption= "Tabla 1: Tipo de denuncias ambientales según año", colnames = c( "Tipo de denuncia", "Año", "Recurso afectado", "Categoría"), options = list (language = "//cdn.datatables.net/plug-ins/1.10.11/i18n/Spanish.json"))
extensions = “Buttons”, options = list (dom = “Bfrtip”, buttons= c(“csv”, “excel”)),
altitud_rl <- raster(altitud)
leaflet() %>%
addTiles() %>%
addRasterImage(
altitud_rl,
opacity = 0.6
) %>%
addPolygons(
data = cuencas,
color = "black",
fillColor = "blue",
stroke = TRUE,
weight = 1.0,
) %>%
addCircleMarkers(
data = denu_depu,
stroke = F,
radius = 4,
fillColor = 'red',
fillOpacity = 1
)
## Warning in validateCoords(lng, lat, funcName): Data contains 1 rows with either
## missing or invalid lat/lon values and will be ignored
## Warning in showSRID(uprojargs, format = "PROJ", multiline = "NO", prefer_proj =
## prefer_proj): Discarded ellps WGS 84 in Proj4 definition: +proj=merc +a=6378137
## +b=6378137 +lat_ts=0 +lon_0=0 +x_0=0 +y_0=0 +k=1 +units=m +nadgrids=@null
## +wktext +no_defs +type=crs
## Warning in showSRID(uprojargs, format = "PROJ", multiline = "NO", prefer_proj =
## prefer_proj): Discarded datum World Geodetic System 1984 in Proj4 definition
## Warning in showSRID(uprojargs, format = "PROJ", multiline = "NO", prefer_proj =
## prefer_proj): Discarded ellps WGS 84 in Proj4 definition: +proj=merc +a=6378137
## +b=6378137 +lat_ts=0 +lon_0=0 +x_0=0 +y_0=0 +k=1 +units=m +nadgrids=@null
## +wktext +no_defs +type=crs
## Warning in showSRID(uprojargs, format = "PROJ", multiline = "NO", prefer_proj =
## prefer_proj): Discarded datum World Geodetic System 1984 in Proj4 definition
#Graficos
denuncias2021 <-
read.csv (
file= "https://raw.githubusercontent.com/MaureenArg/datostarea/master/denunciasoct23.csv",
sep = ";"
)
denuncias_anio <-
denuncias2021 %>%
dplyr::count(anio)
barplot(
denuncias_anio$n,
names.arg = denuncias_anio$anio,
xlab= "Año",
ylab= "Cantidad de denuncias",
main = "Cantidad de denuncias ambientales por año en Costa Rica",
)
denuncias_x_anio <-
denuncias2021 %>%
select (anio, Forestal, Suelo, Agua, Aire, Vida.silvestre, Mineria) %>%
group_by ( anio) %>%
summarise (Forestal = sum (Forestal), Suelo = sum (Suelo), Agua = sum (Agua), VidaSilvestre = sum (Vida.silvestre), Mineria = sum (Mineria))
denuncias_x_anio
## # A tibble: 2 x 6
## anio Forestal Suelo Agua VidaSilvestre Mineria
## <int> <int> <int> <int> <int> <int>
## 1 2018 25 89 48 41 49
## 2 2019 47 88 37 56 30
denuncias_x_tipo <-
denuncias2021 %>%
select (afectado, denuncias) %>%
group_by (afectado) %>%
summarise (denuncias = sum (denuncias))
denuncias_x_tipo
## # A tibble: 6 x 2
## afectado denuncias
## <chr> <int>
## 1 Agua 85
## 2 Aire 24
## 3 Forestal 72
## 4 Mineria 79
## 5 Suelo 177
## 6 Vida silvestre 97
ggplot () + geom_col (
data = denuncias_x_tipo,
aes (x = afectado, fill = afectado,
y = denuncias, fill = "denuncias"), width = 0.9) +
ggtitle ("Cantidad de denuncias según tipo para el periodo 2018-2019") +
xlab ("Tipo de denuncias") +
ylab ("Cantidad de denuncias") +
scale_fill_manual (values = c ("#0000FF", "#CDC0B0", "#458B00","#EEAD0E" ,"#8B7355", "#BF3EFF")) +
theme (
legend.title = element_blank(), legend.position = "left", plot.title = element_text (size = 13))
## Warning: Duplicated aesthetics after name standardisation: fill